Et nyligt studie inden for mental sundhedsforskning har gjort betydelige fremskridt i at forudsige starten af psykose ved hjælp af maskinlæring og magnetisk resonansbilleddannelse (MRI). Den banebrydende forskning, der blev offentliggjort i Molecular Psychiatry, introducerer en potentiel metode til tidligere indgriben og målrettet pleje af personer i risiko for psykose, især i kritiske perioder som ungdom og tidlig voksenalder.
Studiet omfattede 1.165 personer med høj risiko for psykose og 1.029 raske kontroller på 21 forskellige steder. Forskerne ønskede at forudsige psykosestart i højrisikogruppen ved at analysere T1-vægtede hjernemaskinbilleder. Ved hjælp af en statistisk metode kendt som ComBat til at justere for alders- og kønseffekter udviklede holdet en klassifikator, der opnåede en imponerende nøjagtighedsrate på 85% på træningsdata og 73% på uafhængige bekræftelsesdata.
Ved at analysere regionale målinger af kortikal overfladeområde lykkedes det klassifikatoren at differentiere personer, der senere udviklede psykose, fra den sunde kontrolgruppe. De mest betydningsfulde forskelle blev fundet i de frontale og temporale regioner af hjernen, hvilket tyder på, at baselinemaskinbilleddannelse potentielt kan identificere prognose og forudsige konkrete udfald for personer med høj risiko.
Udsigterne for denne forskning er lovende, men forfatterne understreger vigtigheden af fremtidige prospektive studier for at vurdere klassifikatorens kliniske anvendelighed. De fremhæver også behovet for at overveje ikke-lineære alders- og kønseffekter samt fordelene ved at harmonisere data fra flere steder, når man udvikler forudsigende modeller.
Integrationen af maskinlæring i medicinsk billedanalyse markerer en betydelig fremskridt inden for mental sundhedsforskning og pleje. Dette studie illustrerer den transformative kraft af tværfagligt samarbejde mellem neurovidenskab og kunstig intelligens. Ved at udnytte maskinlæringens forudsigelsespotentiale udvider forskere ikke kun vores viden om psykose, men baner også vejen for mere effektive indgreb og lysere fremtider for personer, der kæmper med mentale sundhedsudfordringer.
Dette innovative studie giver håb om tidligere påvisning af psykose og fremhæver potentialet i maskinlæring til at revolutionere indgreb inden for mental sundhed. Med yderligere forskning og udvikling kunne disse redskaber på sigt føre til forbedrede resultater og målrettede behandlinger for personer i risiko for at udvikle psykose.
En FAQ-sektion baseret på de vigtigste emner og informationer præsenteret i artiklen:
Hvad er fokus for studiet?
The source of the article is from the blog agogs.sk